人们经常讨论人工智能将如何拯救人类，或者如果电影可信的话，人工智能将如何终结人类。人工智能给我们的生活带来了无数烦恼，这让我们不禁怀疑：有人工智能规划吗？在决定如何将人工智能技术融入生活，尤其融入工厂时，我们需要充分考虑其使用环境与隐私。
想象一下：在网上快速搜索后，我买了一副高尔夫手套。却犯了大错。全球各地的人工智能推广广告会立刻让我收到数百条与高尔夫相关的建议。高尔夫手套、球杆、球、袜子、马克笔、书籍、周末度假——然而这些不仅浪费了数据存储空间和精力，还浪费了我的时间。因为我对高尔夫球一点兴趣都没有；手套只是送给朋友的礼物。得到的教训是人工智能通常无法有效工作，因为它们缺乏对使用环境的全面深入了解。市场营销部门每天投入大量资金推送数十亿条定向广告，只换来百万分之一命中率。但我们所有人，连同环境，都是真正付出代价的人。
以我为例，我对数据设置的隐私限制阻止了人工智能访问我的购买记录——这令我很高兴。拥有这些智能广告的公司会辩称，数据越多，服务就越有价值，但值得牺牲我们的隐私吗?
这几乎是所有数字化转型、智能制造和工业4.0项目都要面临的难题。在运行Smart MES解决方案的工厂内，情况则不那么糟。与设计、制造能力和配置、操作、测量等相关的数据都被收集并存储在安全的制造环境或私密云存储空间中。MES可以通过对收集的数据进行使用环境分析，通过物流、操作员作业以及设备和操作员作业指令，实现制造执行的可见性、控制、保证和优化。
至少以前是这样。这种开放共享与隐私问题现在可以在智能制造中看到，外部各方都可能请求，甚至要求访问私密制造信息。可能会涉及与客户保证、产品和材料来源证明、预测性维护、能源分析、质量分析相关的所有数据。这意味着可能会暴露敏感的知识产权信息。此外无论是人工智能还是人类智能，都可以将这些新共享信息用于其他目的。我们如何决定共享哪些数据、与谁共享数据以及用于什么目的？一旦确定了这些参数，该如何实施?
好消息是，万维网联盟（W3C）开发了新的数字技术标准，称为分布式ID（DID）和可验证证书（VC），为这个难题带来了简单的解决方案。这些技术使用区块链技术允许在授权方之间共享可证明的事实，而无需披露原始私密信息。IPC已经开始开发新标准，以确定如何在IPC数字孪生、可追溯性、网络安全、元器件级保证、互联工厂交换（CFX）和IPC-2581设计数据标准等方面采用这些技术。
在实践中会怎样？例如VC可以帮助确定产品是否可以带有“美国制造”标识。这绝不是一个简单的问题，因为在做出决定之前，需要考虑组装和材料采购地点等问题。所有这些数据都由参与供应网络的制造、组装和分销公司记录。VC是一种可信算法，它既能计算出债权申报，又可将该申报作为小型数字身份。与已验证的源身份(DID)一起，该身份可使用区块链技术公开(但安全地)存储，以便公司可以避免共享受保护的信息，同时防止数据篡改。在整个供应网络中，MES解决方案在组装工厂将材料与产品相关联，从而根据消耗的材料创建层次结构和继承证明。对于成品，VA是一个记录，授权方可以访问该记录，以明确回答是否是“美国制造”的问题，而无需泄露有关材料或产品的私密数据。
这是一个简单的例子，并被视为行业解决方案之一，它使智能制造和供应网络数据能够在不损害隐私的情况下向外部提供关键的使用环境要素。
这将是于1月22日星期日上午8点至11点在IPC APEX EXPO 2023展会专业发展课程“IPC智能和安全数字化转型标准应用”中介绍和讨论的众多主题之一。本课程讨论新的IPC未来工厂标准如何协同工作，为智能制造的全生命周期提供可互操作的安全环境。这是可以了解每个IPC标准的使用和采用背景的机会，因为它们在创建新的数字最佳实践时相互关联，并与整体OEM、EMS或解决方案供应商业务相关。
许多与这些标准的开发和推广采用有关的行业专家合作推出了本课程。虽然早上8点开课似乎很早，但没有比清晨更好的时间了，许多鸟类都能证明这一点，来开阔你的视野。欢迎参加本课程，了解更多令人兴奋的行业新发展。
Michael Ford任Aegis Software公司新兴产业战略高级主管。
